Hoe gebruik je data?
Stappenplan data ondersteund onderwijs
Als jouw instelling geïnteresseerd in data-ondersteund onderwijs kun je dit stappenplan gebruiken. Het is een hulpmiddel, er zijn natuurlijk meerdere wegen die naar Rome leiden. Dit is er één van.
Bron:
- Kijk hiervoor in het stappenplan. https://xerte.deltion.nl/play.php?template_id=2910
Omgaan met data in het onderwijs
Hoe kan de inzet van ict scholen helpen hun doelen te bereiken? Welke data levert dit ict-gebruik op en wat betekent dit voor de verantwoordelijkheden van scholen? Hoe kunnen scholen de privacy van leerlingen borgen? Welke opties hebben ze daartoe? Dit zijn vragen die menig bestuurder in hetpo, vo en mbo bezig houden. Ict-ontwikkelingen in het onderwijs denderen in rap tempo voort en het is aan scholen om hier grip op te houden, geen gemakkelijke klus.
Bron:
Efficiënt datagebruik. Interpreteren en benutten van data door onderwijsteams
In het onderwijs wordt steeds vaker en intensiever gebruikgemaakt van data. Het omzetten van de aangeleverde data naar verbeteracties blijkt in de praktijk echter vaak lastig. Waar vind je relevante data? Hoe zet je data in om de kwaliteit van het onderwijs te verbeteren? En hoe richt je, op basis van de uitkomsten van die verbeteracties, je onderwijs vervolgens in?
Bron:
Werken met data door opleidingsteams in het MBO, meerwaarde en condities
Opleidingsteams staan dagelijks voor vragen als ‘wat zijn de meest effectieve manieren om uitval te voorkomen?’ Of: ‘hoe ontwikkel je een onderzoekende houding bij studenten?’ Meestal vormen aannames, anekdotes, ervaring en intuïties de basis voor de beantwoording, en niet data en kennis uit bijvoorbeeld onderzoek. Deze publicatie, een initiatief van ECBO, het Kwaliteitsnetwerk mbo en Eqavet, geeft een actueel overzicht van wat we weten over het werken met data in het mbo, en belangrijker, hoe ‘kale’ data betekenis krijgen in het onderwijs.
Bron:
Toetsingskader algoritmes
Het toetsingskader is een praktisch instrument dat wij en andere overheidsorganisaties kunnen gebruiken om te toetsen of algoritmes aan bepaalde kwaliteitscriteria voldoen én of de risico’s voldoende in beeld zijn en/of worden beperkt. Het toetsingskader bestaat uit 5 perspectieven. Ethiek is als perspectief verbonden met de andere 4 perspectieven.
Bron: